(57)【要約】【課題】  クレジットカード等の信用照会において、複数の因子を座標軸としたマトリックス状のセルにサンプルデータを配置する場合に、処理速度向上のために膨大になったセルの件数を圧縮し、かつ結果の分散を防止するために圧縮されたセルに含まれる数値データを設定値の近似値に設定すべく、多次元のマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムを提供する。【解決手段】  左に示したマトリックスは、それぞれのセルに該当する数値データが登録されたマージを行う前の状態である。ここで登録された数値データが基準値に達しないセルについては、隣接するセルとのマージが行われ、右に示したマトリックスのように圧縮される。その結果、セルの数が削減されるとともに、それぞれのセルに含まれる数値データが微少であるために結果の分散が生じる可能性を緩和することができる。【選択図】        図３
2006012181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、
前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、
マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、
前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、
前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の列に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出する算出手段と、
前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、
前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第二のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、
前記第二の選択手段が前記新たなマージの基点として選択するセルが列の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する列に隣接する列の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、
を備えることを特徴とするデータマージシステム。
【請求項２】
不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、
前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、
マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、
前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、
前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の列に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出し、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録する記録手段と、
前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、
前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第三のセルのマージの方向に隣接する第四のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、
前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが列の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する列に隣接する列の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、
を備えることを特徴とするデータマージシステム。
【請求項３】
不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、
前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、
マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、
前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、
前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の行に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出する算出手段と、
前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、
前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第二のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、
前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが行の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する行に隣接する行の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、
を備えることを特徴とするデータマージシステム。
【請求項４】
不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、
前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、
マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、
前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、
前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の行に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出し、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録する記録手段と、
前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、
前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第三のセルのマージの方向に隣接する第四のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、
前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが行の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する行に隣接する行の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、
を備えることを特徴とするデータマージシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
クレジットカードの利用時において、例えばカードを拾得した他人が本人になりすまして不正な取引を行うことを防止するために、カードの利用を受け付けた店舗等からは、カード会社に対して与信残高の確認と併せて不正利用についても信用照会を行うことが一般的となっている。このような信用照会のためのシステムにおいては、判定の迅速性と正確性が重要な課題となっている。
【０００３】
現在カード会社において用いられているのは、オーソリデータ（オーソリゼーションデータ；クレジットカードの所有者や決済を要求する金額など店舗等から送信されたデータ）から不正利用の可能性についてのスコアを自動的に判定するシステムである。これらのシステムにおいては、ニューロ理論を用いたニューラルネットワークを利用したスコアリングシステムでスコアを判定することが一般的になっている（非特許文献１参照）。
【０００４】
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞の構造や情報処理機能をモデル化した先端的な技術によるものであり、システムの構築には専門的なノウハウと多額の投資が必要になる。従って、多くのカード会社では自らがスコア判定のための基礎的なシステムを構築するのではなく、ニューラルネットワークにかかる部分は汎用的に作成された外部システムを導入することが一般的である。
【０００５】
【非特許文献１】浅野陽一朗、須田芳宣、「不正利用検知システムの導入とその効果」、月刊消費者信用、社団法人金融財政事情研究会、２０００年５月号、ｐ．１６−１９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ニューラルネットワークを用いたスコアリングシステムは、判定のロジックがブラックボックスとなっているために利用するカード会社等には判定の根拠が明確でないこと、またカード会社等の利用者自らがニューラルネットワークを生成するわけではないので自社のオーソリデータから独自の傾向を反映させるのが容易でないこと、といった問題を有している。かかる課題への対応として、ニューラルネットワークに変えて、近年人工知能等の分野で使用されるようになっているベイズ理論を用いたベイジアンネットワークを用いてスコアリングシステムを構築することが考えられる。
【０００７】
ベイジアンネットワークは、対象となる事象を因子別にパターン化し、それぞれのパターンにおける過去の実績値から統計的に確率を求める。例えば、クレジットカードの不正利用の判定にベイジアンネットワークを用いる場合には、オーソリデータに含まれる時刻、金額、購入商品などの因子を抽出し、例えば「１５時〜１８時に１０，０００円以下を購入する場合」「５０，０００円〜１００，０００円の電化製品を購入する場合」といったパターン別にデータを集計し、それぞれのパターン毎のサンプルの全体件数とその中の不正件数の割合から、不正利用である確率をスコアとして算出する。
【０００８】
つまり、ベイジアンネットワークによるスコアリングにおいては、図１４の例に示した通り、オーソリデータに含まれる因子を座標軸とするマトリックスを作成して、それぞれのパターンを該当するセルにサンプルの発生件数と不正件数を配置する。例えば、１５時に２０，０００円のクレジットカードの利用についての判定を受け付けると、１２時〜１８時かつ１０，０００円〜５０，０００円のセルを参照して、１２０件中１件の不正があったという実績データを用いてスコアを算出する。このような方法を用いれば、カード会社にとっても判断の基準は明確であり、また自社の利用に関するオーソリデータをデータに反映していくことにより、自社の利用者の傾向にあったスコアリングシステムを構築することができる。
【０００９】
オーソリデータに含まれる因子が「時間」「金額」のように２種類の場合は、上記の図１４の例のような２次元のマトリックスを用いるが、さらに例えば「商品」の因子を加えて３種類となった場合、座標軸が追加されて図１５のような３次元のマトリックスが用いられることになる。さらに「店舗」「利用者の属性」など因子の種類を追加すると、４次元、５次元と、多次元のマトリックスを構成することになる。
【００１０】
ここで問題となるのが、多次元になればなるほどマトリックスに含まれるセルの数が膨大なものとなり、スコアリングにかかるシステムの処理負担が重くなり、迅速な判定が困難になるということである。より精緻な判定を行うためには、因子の数を増加させることが好ましいが、因子の増加は処理速度の遅延につながることとなってしまう。カード利用のスコアリングにおいては、問合せを行った店舗側で長時間顧客を待たせることは好ましくないため、迅速な判定を行うことが必要である。
【００１１】
また、因子の増加に伴ってセルの数が増加すると、１つのセルに含まれる実績データのサンプル件数が減少することになる。その結果、セルに含まれるサンプル件数があまりに少ないと、スコアリングの算出結果を分散させてしまう恐れが生じる。例えばある因子の組み合わせでたまたま１件の不正利用が生じた場合、他に該当するサンプルが存在しなければ、不正の確率が１００％としてスコアを返すこととなってしまう。このような現象を防止するためには、一つのセルに含まれるサンプル件数を、結果の分散を回避できる一定数以上に設定することが必要である。
【００１２】
本発明は、これらの課題に対応して、主としてクレジットカード等の信用照会において、複数の因子を座標軸としたマトリックス状のセルにサンプルデータを配置する場合に、処理速度向上のために膨大になったセルの件数を圧縮し、かつ結果の分散を防止するために１つのセルに含まれるサンプル件数を一定以上に設定すべく、多次元のマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本願にかかる課題を解決する第１の発明は、不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の列に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出する算出手段と、前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第二のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、前記第二の選択手段が前記新たなマージの基点として選択するセルが列の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する列に隣接する列の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、を備えることを特徴とするデータマージシステムである。
【００１４】
この発明においては、マトリックス状に配置されたセルにおいて、まず基点となるセルが一定値を超えているかを判定し、その後に同一の列に隣接するセルに含まれる数値データが一定値を超えるまでは、順にセルをマージして数値データの合計値を記録していくことにより、セル内に記録されている数値が微少になることを回避し、かつセルをマージすることで全体のセル数を削減することができる。その結果、セル内の数値データの分散を防止するとともに、セル内の数値データを取得するための処理速度を速めることができる。また、特定の列についてのマージが終了すると隣接する次の列のマージを開始するため、一度の起動処理で全ての列についてのマージを実行することができる。
【００１５】
ここでマトリックス状に配置されたセルは、二つの座標軸を持つ二次元のマトリックスであることが基本となるが、さらに座標軸を加えた多次元構造においても、任意の座標軸の行列について順に上記の処理を行うことにより、同様の効果を生じさせることができる。基準値に満たない場合には、合計値が基準値以下である場合、合計値が基準値未満である場合のいずれも含まれる。基準値を超える場合には、合計値が基準値以上である場合、合計値が基準値より大きな値である場合のいずれもが含まれる。
【００１６】
本願にかかる課題を解決する第２の発明は、不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の列に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出し、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録する記録手段と、前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第三のセルのマージの方向に隣接する第四のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが列の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する列に隣接する列の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、を備えることを特徴とするデータマージシステムである。
【００１７】
セルのマージは、数値データの合計値が基準値に達する前の段階まで行うこととしてもよいが、このように基準値を超えた段階でマージを終了するよう設定することもできる。このように設定すると、全てのセルに記録された数値データが、基準値以上となることを保証することができる。
【００１８】
さらに、第１の発明は、全ての列についてマージが終了すると、新たなマージの基点として第五のセルを選択する第四の選択手段と、前記第五のセルと前記第五のセルと同一の行に隣接する第六のセルとの接合面を比較する第三の比較手段と、前記第三の比較手段において接合面が一致する場合は、前記第五のセルに記録された第五の数値データと前記第六のセルに記録された第六の数値データの合計値を算出する第二の算出手段と、前記基準値と前記合計値とを比較する第四の比較手段と、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第六のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第五のセルと前記第六のセルをマージした第七のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第七のセルを新たなマージの基点として選択する第五の選択手段と、前記第三の比較手段において接合面が一致しない場合は、前記第五のセルと前記第六のセルのマージを行わずに前記第六のセルのマージの方向に隣接する第八のセルを新たなマージの基点として選択する第六の選択手段と、を備えることを特徴とすることもできる。
【００１９】
このように設定すると、全ての列についてのマージが終了すると、続いて行を基準として同一の行に隣接するセルのマージを開始するため、一度の起動処理で列及び行についてのマージを連続して実行することができる。
【００２０】
先に列を基準としたマージを行った後に行を基準としたマージを開始すると、２つ以上のセルが結合された部分においては、セルが複数の行に跨ることとなるため、行を基準としたマージにおいて隣接するセルの接合面が一致しないことが生じ得る。このような場合には、マージを行わず次のセルに進み、さらに行を基準とした後は列、列を基準とした後は行と処理を繰り返し、接合面の一致が生じた段階でマージを行うこととすればよい。
【００２１】
第一の発明は、同一の列に隣接するセルからマージを開始することを特徴としているが、逆に同一の行に隣接するセルからマージを開始することとしても、同様にセル内に記録されている数値が微少になることを回避し、かつセルをマージすることで全体のセル数を削減する効果を生じさせることができる。
【００２２】
つまり、本願にかかる課題を解決する第３の発明は、不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の行に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出する算出手段と、前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第二のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが行の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する行に隣接する行の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、を備えることを特徴とするデータマージシステムである。
【００２３】
本願にかかる課題を解決する第４の発明は、不正取引の可能性を示すスコアを算出するスコアリングシステムにおいて用いられるマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージするデータマージシステムであって、前記セルは、不正判定の基準となるそれぞれ異なる因子を座標軸とするマトリックス構造に配置され、各々のセルには各々の因子に該当するサンプル件数が数値データとして記録されており、マージの基点として第一のセルを選択する第一の選択手段と、前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較する第一の比較手段と、前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の行に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出し、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録する記録手段と、前記基準値と前記合計値とを比較する第二の比較手段と、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第三のセルのマージの方向に隣接する第四のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択する第二の選択手段と、前記第二の選択手段が新たなマージの基点として選択するセルが行の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する行に隣接する行の最端のセルを、新たなマージの基点として選択する第三の選択手段と、を備えることを特徴とするデータマージシステムである。
【００２４】
さらに、第１の発明乃至第４の発明は、上記のそれぞれのデータマージプログラムを用いたデータマージの方法として構成することもできる。
【００２５】
さらに、本願にかかる課題を解決する他の発明は、取引者の信用照会に対して不正取引の可能性にかかるスコアを算出するためのスコアリングシステムであって、過去に信用照会を受け付けた取引に関する取引者又は取引内容に関する取引データを受信する取引データ受信手段と、過去に前記取引のうち不正取引に関する取引者又は取引内容に関する不正取引データを受信する不正取引データ受信手段と、前記取引データ及び前記不正取引データにかかる取引者又は取引内容に含まれる因子を分類してパターン別に前記取引の発生件数及び前記不正取引の発生件数を記憶する発生件数記憶手段と、前記発生件数記憶手段に記憶されたパターン別の発生件数のデータを圧縮するデータ圧縮手段と、前記データ圧縮手段により圧縮されたパターン別の発生件数を不正検知モデルとして記憶する不正検知モデル記憶手段と、不正取引の可能性についての判定依頼を受け付けると前記不正検知モデルを参照して前記不正取引の可能性に関するスコアを算出するスコア算出手段と、を備えていて、前記発生件数記憶手段には、パターン別に分類されたマトリックス状に配置されたセルにパターン別の発生件数が数値データとして記録されており、前記データ圧縮手段は、前記セルに記録された数値データをマージするデータマージプログラムを備えることを特徴とするスコアリングシステムである。前記信用照会は前記取引者のクレジットカードによる代金支払能力に関する照会であって、前記取引データにはオーソリゼーションデータであることを特徴とすることもできる。
【００２６】
この発明においては、複数のセルに記録された数値データをマージするプログラムを利用することにより、取引実績とその中に含まれる不正取引実績をパターン別に分類したデータから不正取引の可能性のスコアを算出する場合において、セル内に記録されている数値データが微少になることを回避し、かつセルをマージすることで全体のセル数を削減することが可能になる。その結果、セル内の数値データの分散を防止するとともに、セル内の数値データを取得するための処理速度を速めて、正確かつ迅速なスコアリングを行うことができる。
【００２７】
ここで、取引者又は取引内容に含まれる因子とは、取引者の属性や取引の時間、金額など、取引のパターンを分類するための切り口となる要素のことをいう。これらの因子を座標軸として構成したマトリックスに含まれるセルが、取引の基本パターンの最小単位となる。
【００２８】
また、前記他の発明は、前記データマージプログラムは、コンピュータに、マージの基点として第一のセルを選択するステップと、前記第一のセルに記録された第一の数値データと予め設定された基準値とを比較するステップと、前記第一の数値データが前記基準値に満たない場合には、前記第一の数値データと、前記第一のセルと同一の列に隣接する第二のセルに記録された第二の数値データの合計値を算出するステップと、前記基準値と前記合計値とを比較するステップと、前記合計値が前記基準値を超える場合には、前記第二のセルを新たなマージの基点として選択し、前記合計値が前記基準値に満たない場合には、前記第一のセルと前記第二のセルをマージした第三のセルを設定して前記合計値を記録し、前記第三のセルを新たなマージの基点として選択するステップと、を実行させるプログラムであって、前記新たなマージの基点として選択するセルが列の最端にあってマージの方向に隣接するセルが存在しない場合には、前記新たなマージの基点として選択するセルが存在する列に隣接する列の最端のセルを、新たなマージの基点として選択することを特徴とすることもできる。
【００２９】
このように、前記他の発明においては、第１の発明乃至第４の発明におけるデータマージシステムで用いられるデータマージプログラムを用いることにより、効果的にデータのマージを行うことができる。
【発明の効果】
【００３０】
この発明により、マトリックス状のセルに配置された数値データについて、セルの件数を圧縮するとともに、圧縮されたセルに含まれる数値データを設定値の近似値に取り得ることができる。又は、圧縮されたセルに含まれる数値データを一定値以上に設定することもできる。その結果、データの参照時等の処理速度の向上や、データの分散防止に資することができる。
【００３１】
このデータマージプログラムをクレジットカード等の信用照会におけるスコアリングのためのサンプルデータのマージに活用することにより、従来は実用性の低かったベイジアンネットワークを用いて、迅速かつ正確なスコアリングが可能になる。ベイジアンネットワークの適用が可能になると、カード会社等は自社の傾向にあった独自のスコアリングシステムの構築が容易になるとともに、スコアリングの判定根拠も明確に理解することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本発明の実施の形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明では本発明にかかるデータマージプログラムを、クレジットカードの不正利用のスコアリングシステムに利用する場合について説明するが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、本発明にかかるデータマージプログラムはマトリックス状のデータをマージする全ての場合において用いることができる。
【００３３】
図１は、本発明にかかるスコアリングシステムの概要を示す図である。図２は、本発明にかかるスコアリングシステムの構成の一例を示す図である。図３は、本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理について、処理前後のマトリックスの相違の一例を示す図である。図４は、本発明にかかるデータマージプログラムにより圧縮されたデータについて、データ構造の一例を示す図である。図５は、本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理において、ＮＵＬＬの埋め込みを行う例を示す図である。図６は、本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理について、基本的な処理手順を示す図である。図７〜図１１は、本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第１〜第５の手順を示す図である。図１２、図１３は、本発明にかかるデータマージプログラムのフローを示す第１、第２のフローチャートである。
【００３４】
図１において、本発明にかかるスコアリングシステム１００は、スコアリングサブシステム１１０、学習サブシステム１２０、不正検知モデルデータベース１３０により構成されており、マニュアルスコア端末１４０より操作することができる。学習サブシステム１２０は、カード会社が管理するカード管理システム２００のオーソリデータベース２１０からオーソリデータを取得する。スコアリングサブシステム１１０は、店舗端末３００からカード利用に際しての照会があると、カード管理システム２００を介して受け付けたオーソリデータから不正利用のスコアを判定してカード管理システム２００に返信し、カード管理システム２００はスコアから判断した照会結果を店舗端末３００へ送信する。
【００３５】
スコアリングサブシステム１１０におけるスコアの算出は、不正検知モデルデータベース１３０を参照して行われる。不正検知モデルデータベース１３０には、オーソリデータに含まれる時間や金額などの因子を座標軸としたマトリックスに、それぞれに該当するサンプル件数が登録されており、スコアリングサブシステム１１０では受け付けたオーソリデータに該当するパターンのサンプルデータを取得して、スコアを算出する。
【００３６】
不正検知モデルデータベース１３０に登録されるサンプル件数は、オーソリデータベース２１０から取得したオーソリデータが用いられるが、これらのデータは学習サブシステム１２０により、正確かつ迅速なスコアリングが可能なように編集されて、不正検知モデルデータベース１３０に登録される。本発明にかかるデータマージプログラムも学習サブシステム１２０に設けられており、取得したオーソリデータから作成したマトリックスに含まれるデータをマージして、不正検知モデルデータベース１３０を作成する。
【００３７】
図２は、本発明にかかるスコアリングシステムのさらに詳細な構成を示している。学習システム１２０には、オーソリデータ受信部１２１、ＣＰＴ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｔａｂｌｅ）データベース１２２、ＣＰＴデータマージ部１２３が備えられている。
【００３８】
オーソリデータ受信部１２１は、カード管理システム２００に備えられたオーソリデータベース２１０のオーソリデータテーブル２１１からオーソリデータを取得する。取得したオーソリデータについて、時間や金額等の因子別に該当するパターンを判定し、因子を座標軸としてマトリックス状のセルが設けられたＣＰＴデータベース１２２の該当するセルに、サンプル件数として登録される。
【００３９】
また、オーソリデータ受信部１２１は、カード管理システム２００に備えられたオーソリデータベース２１０の不正利用データテーブル２１２から、不正利用の実績にかかるオーソリデータを取得する。取得したオーソリデータについて、時間や金額等の因子別に該当するパターンを判定し、因子を座標軸としてマトリックス状のセルが設けられたＣＰＴデータベース１２２の該当するセルに、サンプル件数として登録される。
【００４０】
このようにして作成されたＣＰＴデータベース１２２では、各々のセルについて、該当するサンプル件数とその中での不正利用の件数が、数値データとして登録されている。しかしながら、ＣＰＴデータベース１２２をそのままに用いると、セルの数が膨大となるためオーソリの照会を受けた場合のスコアリングサブシステム１１０における演算処理が重くなるとともに、セルによってはサンプル件数が少なくて、判定結果が分散してしまうという問題が生じてしまう。そこで、ＣＰＴデータマージ部１２３では本発明にかかるデータマージプログラムによりセルに含まれる数値データをマージし、セルの数を削減するとともに、セルに含まれる数値データを一定値以上に保つことが可能になる。その結果生成された数値データのテーブルは、不正検知モデルとして不正検知モデルデータベース１３０に記憶される。
【００４１】
次に、図３〜図１１を用いて、本発明にかかるデータマージプログラムによる前段階の処理、マージ処理の基本的な手順、さらに二次元のマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージする具体例について説明する。
【００４２】
図３の左に示したマトリックスは、それぞれのセルに該当する数値データが登録されたマージ処理を行う前の状態である。ここで登録された数値データが基準値に達しないセルについては、隣接するセルとのマージが行われ、右に示したマトリックスのように圧縮される。その結果、セルの数が削減されるとともに、それぞれのセルに含まれる数値データが微少であるために結果の分散が生じる可能性を緩和することができる。
【００４３】
図４は、本発明にかかるデータマージプログラムにより圧縮されたデータについて、データ構造の一例を示したものである。マージ処理が行われると複数のセルが統合されたセルが生じることになるが、これらのセルでは列と行について複数の組合せを含むこととなるので、ｆｒｏｍ−ｔｏの構造体を持ったデータとなる。
【００４４】
例えば、マージが行われなかったＡ列１行のセルのデータは、ｆｒｏｍ・Ａ１−ｔｏ・Ａ１となるのに対し、マージが行われたＣ列３行を含むセルのデータは、ｆｒｏｍ・Ｃ３−ｔｏ・Ｄ４となる。このようなデータ構造となることにより、ｆｒｏｍ−ｔｏの間に含まれる列と行、例えばＣ列４行についてデータの照会があると、Ｃ列４行のデータではなく「Ｃ３からＤ４で３」というデータが返されることになる。
【００４５】
具体的なマージ処理は、以下の例のような手順で進められる。まずスタート時点でのデータは、図５の左のマトリックスに示したように、全てのセルにデータを含んでいるわけではなく、一部にデータを持たないセルが存在することもある。データが存在しないセルには、データが存在しないことを明確にするために「ＮＵＬＬ」（図においては「Ｎ」で示す。）が埋め込まれる。埋め込みの時点でＮＵＬＬが隣接する場合にはセルがマージされ、隣接する範囲では最大限の面積が確保され、図５の右のマトリックスのように処理される。
【００４６】
図６は、マージ処理の基本的な手順を示している。１の行にＡからＥの列について５つのセルが存在していて、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１にはデータが存在していないとする。まず初めにＢ１、Ｃ１、Ｄ１にＮＵＬＬが埋め込まれることとなるが、隣接するセルと統合されて最大限の面積であるＢ１からＤ１を占めるセルとなり、ＮＵＬＬはここに埋め込まれる。
【００４７】
マージの条件を合計値が基準値である５以下であることとすると、Ａ１を基点として、Ａ１のセルに含まれるデータと、隣接するＢ１からＤ１のセルに含まれるデータの合計値が算出され、この場合は１となって基準値５以下であるため、これらのセルはマージされる。さらに隣接するＥ１のセルに含まれるデータの合計値が算出され、この場合は２となって基準値５以下であるため、さらにこれらのセルはマージされる。その結果、Ａ１からＥ１のセルは１つのセルにマージされ、ここに該当する数値データとして２が記録される。
【００４８】
次に、図７〜図１１を用いて、本発明にかかるデータマージプログラムにより、二次元のマトリックス状に配置されたセルに記録された数値データをマージする具体例について説明する。尚、ここで説明する二次元マトリックスにおける処理を基本として、多次元マトリックスにおいても同様の処理を行うことができる。
【００４９】
図７では、マトリックス状のセルにＮＵＬＬを含む数値データが埋め込まれており、このデータを列方向から順にマージ処理を開始する。ここでは列優先でマージ処理を開始するため、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、次に隣接する列に移ってＢ１、Ｂ２の順にマージ処理が進行する。マージの条件として、隣接するセルに含まれる数値データの合計値が、基準値である５以下であることと設定されているとする。
【００５０】
図８は、まずＡ列についてマージが終了した段階である。Ａ１を基点に処理を開始し、Ａ１のセルに含まれる数値データは１５、隣接するＡ２のセルに含まれる数値データは１であり、合計値は１６となって基準値５を上回っているためマージは行われない。次にＡ２を基点としてＡ３のセルに含まれる数値データは１と合計し、合計値は２となって基準値５を下回っているため、Ａ２とＡ３のセルはマージされ、数値データ２が記録される。さらにマージされたセルを基点としてＡ４のセルに含まれる数値データ１３と合計すると、合計値は１５となって基準値５を上回っているためマージは行われない。
【００５１】
尚、この例では隣接するセルとの合計値が基準値を上回るとマージがされないこととなっているが、例えば基準値を上回るところまでマージをするよう設定してもよい。例えば、図８の例であれば、Ａ４のセルとの合計値１３で初めて基準値５を上回ることとなるため、このＡ４までをマージして、次のセルに移るよう設定してもよい。
【００５２】
こＡ４はＡ列の最端に位置するため、Ａ列のマージ処理はここで終了し、Ｂ列の逆の最端にあるＢ１に基点が移される。尚、隣接する列の最端であれば、基点はＢ４であってもよい。このように隣接する列についてのマージ処理を順に繰り返し、Ｅ列までの処理が終了した状態が、図９のマトリックスである。
【００５３】
次に、行優先でのマージ処理を行い、Ａ１、Ｂ１の順に、さらに行の最端のＥ１まで進むと、隣接する行に移ってＡ２、Ｂ２の順にマージ処理が進行する。Ａ１とＢ１の合計は１６となってマージが行われないが、ＮＵＬＬをゼロとして計算するために、Ｂ１とＣ１の合計値は１となって基準値５を下回るためにマージが行われる。
【００５４】
尚、行優先でマージ処理を行うに際しては、既に列優先の処理が行われているために、例えばＡ２とＢ２のように一方のセルがマージされているために、接続面が同一でないものも生じる。このように接続面が異なるものについては、マージ処理を行わないものとする。逆に、接続面が同一であるものについては順次マージが行われ、全ての行についてマージが終了したのが図１０に示したマトリックスである。この例では、隣接するセルとのマージを行ったらマージされたセルを基点としては用いず、最大２個のセルについてマージを行うこととしていて、最終的にマージが終了するまでには、列優先、行優先の処理が交互にそれぞれ複数回行われることで、接続面の異なるものについても最終的にマージが進められた状態になる。
【００５５】
マージの対象がなくなるまで列優先、行優先の処理が交互に行った結果が、図１１に示したマトリックスである。列優先、行優先の処理それぞれで１度でもマージが行われた場合には、処理が繰り返される。列優先、行優先の１セットの処理でマージが行われなくなるまで、繰り返し処理が行われる。
【００５６】
図１１のマトリックスでは、当初の図７に比べてセルのマージにより、６個のセルが削減されており、当該マトリックスを参照する際の処理負担を軽減することができる。また、データがない、又はデータが１件であるというセルがなくなっており、セルに含まれる数値データの分散も軽減されている。
【００５７】
続いて、図１２、図１３のフローチャートを用いて、本発明にかかるデータマージプログラムの処理フローを説明する。尚、以下に説明するフローは、本発明にかかるデータマージプログラムの処理フローの一例であって、例えば以下を未満にする、列優先ではなく行優先で開始する、列の上方向からではなく下方向から処理を行う、行の右からではなく左からの処理を行う、マージの上限を二個のセルとした処理を複数回繰り返すなど、様々な処理フローのパターンが存在する。
【００５８】
図１２は、列優先でのマージ処理のフローを示している。まず、二次元マトリックス上で基点となるセルを識別すると（Ｓ０１）、同列の下にセルがあるかを確認する（Ｓ０２）。セルが存在している場合には、基点となるセルと同列の下のセルとそれぞれに含まれる数値データの合計値が算出される（Ｓ０３）。次に、算出した合計値が基準値として予め設定された値以下か否かを確認し（Ｓ０４）、設定値を上回る場合には新たな基点となるセルが識別されて（Ｓ０１）、処理が継続される。設定値を下回る場合には、セルがマージされて（Ｓ０５）、さらに同列下にセルが存在するかの確認が行われる（Ｓ０２）。
【００５９】
尚、同列下にセルが存在するかの確認が行われて（Ｓ０２）、セルが存在しない場合には、処理を行った列に隣接する次列があるかを確認し（Ｓ０６）、次列が存在する場合には、次列の最端のセルを新たな基点として識別する（Ｓ０１）。次列が存在しなければ、列優先のマージ処理を終了する。その後は、必要に応じて行優先のマージ処理が行われる。
【００６０】
図１３は、列優先に続いて行優先でのマージ処理のフローを示している。まず、二次元マトリックス上で基点となるセルを識別すると（Ｓ１１）、同行の右にセルがあるかを確認する（Ｓ１２）。セルが存在している場合には、右に隣接するセルとの接続面が同じか否かを確認する（Ｓ１３）。接続面が異なる場合には、新たな基点となるセルが識別されて（Ｓ１１）、処理が継続される。接続面が同じである場合は、基点となるセルと同行の右のセルとそれぞれに含まれる数値データの合計値が算出される（Ｓ１４）。次に、算出した合計値が基準値として予め設定された値以下か否かを確認し（Ｓ１５）、設定値を上回る場合には新たな基点となるセルが識別されて（Ｓ０１）、処理が継続される。設定値を下回る場合には、セルがマージされて（Ｓ１６）、さらに同行右にセルが存在するかの確認が行われる（Ｓ１２）。
【００６１】
尚、同行右にセルが存在するかの確認が行われて（Ｓ１２）、セルが存在しない場合には、処理を行った列に隣接する次行があるかを確認し（Ｓ１７）、次行が存在する場合には、次行の最端のセルを新たな基点として識別する（Ｓ１１）。次行が存在しなければ、行優先のマージ処理を終了する。その後は、さらに必要に応じて列優先のマージ処理が行われる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明にかかるスコアリングシステムの概要を示す図である。
【図２】本発明にかかるスコアリングシステムの構成の一例を示す図である。
【図３】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理について、処理前後のマトリックスの相違の一例を示す図である。
【図４】本発明にかかるデータマージプログラムにより圧縮されたデータについて、データ構造の一例を示す図である。
【図５】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理において、ＮＵＬＬの埋め込みを行う例を示す図である。
【図６】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理について、基本的な処理手順を示す図である。
【図７】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第１の手順を示す図である。
【図８】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第２の手順を示す図である。
【図９】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第３の手順を示す図である。
【図１０】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第４の手順を示す図である。
【図１１】本発明にかかるデータマージプログラムによるデータ圧縮処理の一例について、第５の手順を示す図である。
【図１２】本発明にかかるデータマージプログラムのフローを示す第１のフローチャートである。
【図１３】本発明にかかるデータマージプログラムのフローを示す第２のフローチャートである。
【図１４】ベイジアンネットワークによるスコアリングシステムで用いる二次元マトリックスの一例を示す図である。
【図１５】ベイジアンネットワークによるスコアリングシステムで用いる三次元マトリックスの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００    スコアリングシステム
１１０    スコアリングサブシステム
１２０    学習システム
１２１    オーソリデータ受信部
１２２    ＣＰＴデータベース
１２３    ＣＰＴデータマージ部
１３０    不正検知モデル
１４０    マニュアルスコア端末
２００    カード管理システム
２１０    オーソリデータベース
２１１    オーソリデータテーブル
２１２    不正利用データテーブル
３００    店舗端末
【図２】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2006012181.tif 000016
【図１１】
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